SolarDK:一种高分辨率城市太阳能板图像分类与定位数据集
计算机视觉与模式识别
2022-12-05 v1 机器学习
摘要
基于航空影像的太阳能板阵列分类研究日益增多,但公开基准数据集仍不多见。本文介绍了两个用于丹麦太阳能板阵列分类与定位的新基准数据集:一个用于分类与分割的人工标注数据集,以及一个利用丹麦国家建筑登记册中自报告数据获取的分类数据集。我们探索了已有工作在新基准数据集上的性能,并采用与近期工作类似的方法微调模型后给出结果。此外,我们训练了更新架构的模型,并在多种场景下为我们的数据集提供基准基线。我们相信这些数据集的发布将促进未来在局部与全球地理空间领域从航空影像识别和绘制太阳能板阵列的研究。数据可在 https://osf.io/aj539/ 获取。
引用
@article{arxiv.2212.01260,
title = {SolarDK: A high-resolution urban solar panel image classification and localization dataset},
author = {Maxim Khomiakov and Julius Holbech Radzikowski and Carl Anton Schmidt and Mathias Bonde Sørensen and Mads Andersen and Michael Riis Andersen and Jes Frellsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.01260},
year = {2022}
}
备注
7 pages, 2 figures, to access the dataset, see https://osf.io/aj539/